I.서론
1.연구배경
보건의료기본법 제2장 10조에 의거, 모든 국민은 성별 ∙ 연령 ∙ 종교 ∙ 사회적 신분 ∙ 경제적 사정 ∙ 특정 지역에 국한하지 않으며, 건강에 관한 침해를 받지 않고 의료에 접근할 수 있어야 한다 [1]. 이와 유사한 형태로 유엔헌장 13조에서는 건강을 인간의 기본인권으로 하며, 국제노동기구 (International Labour Organization)에서도 의료서비스는 소득의 차이나 특정 지역에 따라 관계없이 모든 주민들에게 공평히 제공되어야 한다고 권고하고 있다[2].
정부는 모든 국민의 건강 형평성을 달성하기 위해 1989년 7월 전국민의료보험 확대 실시와 더불어 의료전달체계를 도입하였으며 점차적으로 지역 단위 암센터, 광역응급의료센터 지정 등과 같은 보건의료정책을 시행하였다. 더불어 양질의 의료서비스를 국민이 쉽게 접근할 수 있도록 접근성의 향상 및 의료자원을 효율적으로 활용하기 위한 정책을 실시하고 있다[3][4].
그러나 의료자원의 효율적 활용이라는 기존의 정책 목표와는 달리, 의료이용의 도덕적 해이가 심각해지면서 환자들의 수도권 대형병원으로의 쏠림 현상이 심화되는 문제가 생겼다[5]. 2004년 고속철도의 개통 등과 같은 교통수단의 발달은 소비자 의식의 문제를 심화시켰으며 환자의 의료기관 선택에 있어 지리적인 제약이 줄어들고 더 나은 의료 이용을 위해 지역을 일탈하는 행위가 이루어졌다[6]. 특히, 중증질환의 치료를 위해서 지방 환자들의 이동 현상이 더욱 두드러지고 있다. 타 지역으로의 입원은 의료수요자인 환자의 측면에서는 시간과 경제적인 비용이 지출 되며, 의료공급자의 측면으로 볼 때 중증질환 중 하나인 암 환자가 이탈 할 경우 잠재력이 높은 부가가치재와 우수 의료기관으로 이미지 향상의 기회를 놓치게 된다[7].
지역 내 주민들이 거주하는 지역의 의료기관이 아닌 타 지역 의료기관을 이용하는 이유는 무엇인가에 관한 문제는 국∙내외에서 지속적으로 연구되었다. Hwang & Lee[3]의 입원 의료의 타중진료권 이용에 관한 연구에서는 일부 지역 주민들이 지역을 일탈하여 입원 의료 시설을 이용하는 이유로 지역 의료 공급 수준을 제시하였으며 인접 대도시에서의 유인 요인이 강할수록 환자들의 유출 현상이 높은 것으로 주장 하였다. 이와 유사하게 A의 연구에서는[4] 병상 수와 의사 수가 부족한 지역에서 한방병원 입원에 있어 타 지역 이용률이 높다는 것과 광역시 단위의 거주 환자가 타 지역 의료 이용률이 낮고 광역시 인근의 도 지역 거주 환자들이 타 지역 이용률이 높은 것을 확인하였다.
국외의 연구로는 Basu & Mobley[12]와 Gunnar et al.[13]이 있다. Basu & Mobley[12]는 노인 환자들을 대상으로 하여 의료 이용을 분석한 결과, 시골 거주자 중 수입이 많은 사람들이 도시지역병원을 자주 이용하는 것으로 밝혔으며, 1인당 의사 수와 같은 지역 의료의 공급 수준이 높을수록 환자의 비 유출에 기여하는 것으로 분석하였다. 또한 환자가 여러 질환을 갖고 있을 경우 자신이 거주 하는 지역이 아닌 다른 지역으로 이동하는 경향이 높은 것으로 제시하였다. Gunnar et al.[13]는 거주자들이 지역 내에서 공급되는 병원진료서비스를 통해 충족되어 지는 것이 현실적으로 이상적이지만, 일반적으로 자신이 사는 지역이 아닌 외부의 병원 진료를 찾는 환자들이 증가하고 있으며 주 (State) 경계를 넘어선 환자의 이동이 2011년 13% 가 넘는다고 밝혔다. 위의 선행연구처럼 타 지역 의료기관을 이용하는 요인들을 분석한 국내∙외 선행연구들은 지역 데이터를 이용하여 분석하였으며 이때 시∙군∙구 단위 또는 읍∙면∙동 단위로 독립 변수와 종속변수간의 관련성을 다변량 회귀분석 모형을 이용하여 분석한 것이 대부분이었다.
하지만 회귀모델자체로는 오차의 등분산성을 가정하기 때문에 공간적 이질성으로 인해 나타나는 공간적 변이를 고려하지 못한다. 즉, 회귀분석 모형에서 산출된 결과는 지역에 관계없이 일정하다고 가정된다. 그러나 현실에서는 지역에 따라 인구∙사회∙경제적 특성 및 문화에 있어 공간적 위치에 따라 특성에 차이가 존재하는 것이 현실이며, 독립변수와 종속변수 간의 관계가 지역에 따라 차이가 있을 가능성이 있다. 이러한 공간적 이질성을 분석 과정에 고려하는 기법은 전통적으로는 지리적인 문제점을 해결하기 위해 잔차도를 이용하여 공간 구조를 파악하였지만 현재는 공간적 이질성을 고려하는 다양한 통계 분석 기법이 발전되어왔으며 그 중 지리적가중회귀분석(Geographically Weighted Regression, GWR)이 대표적이다[4][8]. 회귀분석의 경우 종속변수와 독립변수간의 관계에 있어 공간적 위치에 따른 차이가 없다는 가정 하에 분석되는 전역적 모델인 반면, GWR은 종속변수에 독립변수가 모든 지역적 위치에서 동일하지 않기 때문에 지역마다 서로 다른 회귀계수가 적용된다[8]. 본 연구에서는 공간적 이질성 문제를 다루는 모델인 GWR을 이용하여 관외입원진료비 비율과 지역 변수간의 관계를 파악하고, 다중회귀분 석과의 차이를 비교하여 더 나은 모델을 찾고자 한다.
2.연구 목적
본 연구는 입원 환자들의 타 지역 의료기관 이용으로 발생한 진료비의 규모가 지역 주민들에 의해 발생한 총 입원 의료비에서 차지하는 비율의 지역 간 차이에 영향을 미치는 요인을 분석하고자하며, 지역에 따른 요인의 영향 차이를 분석하기 위해 공간 분석 방법인 GWR 모형을 적용하였다. 이를 위한 구체적인 연구 목적으로는 첫째, 지역별 의료 이용 통계를 활용하여 우리나라 입원 환자들의 타 지역 의료기관을 이용하여 발생한 진료비 현황을 파악한다. 둘째, 입원 환자들의 타 지역 의료서비스 이용에 영향을 미치는 요인을 OLS 회귀모형과 GWR모형을 이용하여 분석 후 차이를 보고자 한다.
II.연구방법
1.연구 모형
지역 주민들이 입원을 위해 타 지역 의료기관을 이용하는 요인으로는 지역의 불충분한 의료 공급 수준과 의료 수요자의 특성 등이 제시되었다. 선행 연구는 입원 서비스를 이용함에 있어 지역 주민들이 타 지역 의료기관을 방문하는 데 영향을 미치는 요인들로 의사 수, 병상 수, 의료기관 수와 같 이 지역 의료 공급 수준이 높을수록 환자의 유출 정도가 낮은 것으로 제시하였다. 지역 주민들의 입원 의료의 욕구를 충족시키는 인적∙물질적인 의료 공급 수준이 충분하다면 주민들은 지역에서 제공되는 의료 서비스를 이용할 것이며, 반대로 욕구 충족에 못 미치는 의료 서비스를 제공받게 된다면 타 지역 의료기관을 이용할 것이다[3].
본 연구에서는 <Figure 1>의 연구 모형을 통해 자료를 분석하였다. 지역 의료 공급 자원의 규모는 십만 명당 병상 수와 의사 수를 이용하였고, 지역에서 발생한 입원진료비 중 관외입원진료비용의 비율을 종속 변수로 지정하여 분석을 수행하였다. 그리고 지역 사회 주민의 인구∙사회∙경제적 요인에 의한 영향을 통제하기 위해 65세 이상 인구 수 비율과, 경제적 수준을 측정하는 1인당 보험료 변수와 건강수준을 나타내는 주관적 건강수준 및 암 유병률과 만성 질환 유병률 변수를 분석 모형에 포함하였다.
2.연구 자료 변수 선정의 과정
분석에 이용된 자료는 2011년 229개 시∙군∙구 기초 자치 단체를 분석 단위로 하여 수집하였다. 종속변수인 관외입원진료비 비율은 국민건강보험 공단에서 발표한 지역별 의료 이용 통계 자료를 이용하여 파악하였으며 계산 수식은 다음과 같다.
독립변수로 이용한 지역의료 공급 자원요인으로는 십만 명당 병상 수와, 십만 명당 의사 수를 이용하였다. 두 변수에 대한 정의는 의료법 제 3조에 의거 의료기관 종사 의료인 중 일반의, 인턴, 레지던트, 전문의의 수이며, 병상 수는 환자에게 진료(투약)을 하는 의료기관 중 입원실 병상수와 중환자실 병상수로 한다. 자료의 출처는 국민건강 보험공단에서 발표한 지역별 의료 이용 통계자료를 활용하였다.
이번 연구와 유사한 선행연구에서 Kim & Kang[8], Nam et al.[11], Lee[2]는 십만 명당 병상 수를, Hwang & Lee[3], A[4]의 연구에서는 십만명당 의사 수를 이용하여 타 지역 의료기관을 이용하는데 있어서의 요인을 분석하였다. 통제변수 중 지역 주민의 건강 상태를 알아볼 수 있는 지표로는 주관적 건강수준, 암 유병률, 만성질환 유병률을 선정 하였으며, 이 중 주관적 건강수준은 본인 혹은 대리인이 주관적으로 인식하는 건강수준을 5점 척도로 설문조사에 응한 것으로 표본에 선정된 지역 주민들의 평균 백분율이다. 지역 주민들의 건강수준 중 주관적 건강수준을 나타낼 수 있는 대리변수로 선정하여 활용하였다. 암 유병률과 만성질환 유병률은 국민건강보험공단 지역별 의료이용통계를 활용하였으며 이에 대한 선행연구로는 A[4], Nam et al.[11]을 근거로 변수를 선정하였다. 지역의 경제적 특성을 나타낼 수 있는 1인당 보험료는 건강 보험 적용 인구 1인당 한 해 동안 부담하는 건강보험료로써 Lee[2]의 연구를 토대로 분석에 이용되었으며 국가통계포털(kosis) 지역 통계 지표를 활용하였다. 공간분석에 필요로 하는 행정구역지도는 SGIS(통계지리정보서비스)에서 제공하는 2011년 시∙군∙구 행정구역 경계를 이용하였다.
3.통계분석
통계분석의 순서는 다음과 같다.
첫째, 연구 대상의 기본적 특성을 알아보기 위해 기술통계 분석을 실시하였다. 둘째, 변수 간의 상관관계 수준을 평가하기 위해 상관분석을 실시하였다. 셋째 종속변수로 관외입원진료비 비율을 이용하여 지역의료 공급 자원과 타 지역 의료기관 입원율의 관계를 분석하기 위해 OLS회귀분석을 실시하였다. 통계분석은 SPSS 21 버전을 이용하였다.
GWR은 ArcMap 10.2 버전을 이용하여 분석하였다. GWR의 분석 순서로는 첫째, 독립변수 간의 산포도를 확인하여 공선성의 문제를 파악한다. 둘째, 공간적 자기상관성이 있는가를 검정하기 위해 모란지수를 산출한다. 셋째, 독립변수∙통제변수와 종속변수를 이용하여 지역적으로 회귀계수에 차이가 있는가를 파악하기 위해 GWR을 실시하였다.
III.연구결과
1.시∙군∙구별 관외입원진료비 비율
<Table 1>은 시∙군∙구별 관외입원진료비 비율의 상위 10개 군과 하위 10개 군의 결과표이다. 관외 입원진료비 비율이 높은 지역으로는 강원도 양양군(100%), 충청남도 연기군(99.97%), 경기도 과천시(99.85%) 순이었으며, 타 지역 의료 기관을 이용하는 비율이 상대적으로 낮은 지역은 경상남도 진주시(26.15%), 강원도 원주시(26.48%), 강원도 춘천시(26.71%) 순이었다. 229개의 시∙군∙구 중 211개 지역 주민들의 타 지역 의료 이용률은 50% 이상이었다.
<Figure 2>은 관외입원진료비 비율의 전국적인 비율을 도식화한 것으로 진한 색상 일수록 지역에서 발생한 전체 입원진료비 중에서 타 지역 의료기관에서 발생한 입원 서비스 비용의 비중이 높은 것을 나타낸다.
2.독립변수들 간의 기술통계 분석
<Table 2>는 기술통계 분석 결과이다. 관외입원 진료비 비율의 평균은 71.93%이며 최소 26.15% (경상남도 진주시)부터 최대 100%(강원도 양양군) 까지의 분포를 보였다. 십만 명당 의사 수는 최소 228명에서 최대 202명까지의 지역적 분포를 보였으며 십만 명당 병상 수는 최소 6개에서 최대 745개를 보유하고 있었다. 1년 평균 1인당 건강보험료의 평균은 60만원이었고, 주관적 건강수준 인지율은 100%를 기준으로 평균 43.39% 이었다. 암 유병률은 평균 1.23%으로 지역 간 비슷한 양상을 보였다. 만성질환 유병률의 경우 평균 19.19%으로 최소 지역 10.03%과 최대지역 30.68%로 다소 지역적 차이가 있는 것을 볼 수 있다. 65세 이상 인구수 비율로는 평균 16.28% 이고 최소 3.96%에서 최대 80.72%로 지역마다 65세 이상 인구수 비율이 차이 나는 것을 볼 수 있다.
<Table 3>는 독립변수들 간의 다중공선성 (multicolinearity)을 파악하기 위한 상관관계분석의 (correlation analysis)결과이다. SPSS를 이용한 상관관계 분석결과 65세 이상 인구 수 비율과 암 유병률 간에는 높은 상관관계를 보였고(Pearsons's coefficient=0.872, P<0.01), 만성질환 유병률과 암 유병률 간의 상관관계에서도 높은 관계를 보였다 (Pearsons's coefficient=0.896, P<0.01). OLS 회귀분 석과 GWR 분석시 이 변수들이 포함할 때 다중 공선성의 문제가 발생할 가능성이 높기 때문에 만성질환 유병률과, 65세 이상 인구수 비율 두 변수는 제외한 후 분석을 실시하였다.
3.OLS 회귀분석과 GWR 분석 결과
OLS 회귀분석결과 종속변수에 영향을 미치는 독립변수는 십만 명당 병상 수로 통계적으로 유의하였다<Table 4>. 지역 의료 공급 자원을 측정하는 변수인 십만 명당 병상 수는 관외입원진료비 비율과 음(-)의 관계가 있었으며 십만 명당 의사 수의 경우 음(-)의 관계였지만 통계적으로 유의하지 않았다. 통제변수인 암 유병률의 경우 암 유병률이 높을수록 해당 지역 주민들의 타 지역 입원 서비스 이용률이 증가하는 것으로 파악 되었으며 이는 양(+)의 관계를 보였다. 변수 중 십만 명당 병상 수와 암 유병률 변수의 표준화 회귀계수의 절대값이 다른 변수의 회귀계수에 비교하여 상대적으로 값이 컸으며 OLS 분석 모형은 약 32%의 설명력을 갖고 있다(Adj. R2=0.32).
GWR을 적용하기에 앞서 OLS 회귀분석모형의 적합성을 평가하기 위해 Koenker(BP)값을 확인하였다. Koenker(BP)는 종속변수와 설명 변수 간에 있어 지역적으로 특정한 설명변수가 종속변수에 중요한 영향을 미치지만 어떤 지역에서는 그 변수가 종속변수에 미치는 영향력이 매우 약할 수도 있다는 것을 의미한다. Koenker(BP)는 11.20(0.04*) 이었고 통계적으로 유의하였다. 통계적으로 유의한 결과값이 나왔을 때 GWR을 적용하여 분석하는 것이 필요하다[14].
공간적 위치에 따른 차이를 고려하여 분석을 수행하기 위해 GWR모형을 적용한 결과는 <Table 5>와 같다. OLS회귀모형과 GWR모형 간의 부합도 개선 정도는 수정된 결정계수(Adj. R2)와 AIC 지수를 비교하여 확인 할 수 있다[15]. 두 모형간의 부합도 평가에서 더 선호되는 통계치인 AIC(Akaike's Information Criterion) 지수는 일반적 관행에 따라 AIC 값의 차이가 4보다 클 때 모형의 개선이 있는 것으로 간주한다[8][15]. 이번 연구에서의 OLS 회귀분석의 AIC 지수는 1,835.22이고 GWR모형에서의 지수는 1,827.93으로 부합도가 개선된 것으로 볼 수 있으며 수정된 결정계수(Adj. R2) 또한 0.32에서 0.35로 개선되었다.
두 모형을 적용한 후 결과 값의 가장 큰 차이점은 십만 명당 의사 수와 주관적 건강수준 변수의 회귀계수에 있다. OLS 모형의 경우 십만 명당 의사 수와 관외입원진료비 비율 간에 음(-)의 회귀계수 값을 가졌다면, GWR에서는 229개의 지역에서 회귀계수 값은 최소 -0.010인 음의 값에서 최대 0.006의 양의 회귀계수가 분포하는 것으로 파악되었다. 주관적 건강수준 변수는 지역에 따라 회귀계수의 값이 최소 -0.477인 음의 값에서 최대 0.166까지 분포하는 것으로 분석되었다. 이러한 결과는 지역에 따라 십만 명당 의사 수와 주관적 건강수준 변수가 관외입원진료비 비율에 미치는 영향의 방향에 차이가 있다는 것을 제시하고 있다.
<Figure 3>는 GWR에서 계산된 지역 결정계수와 회귀계수의 분포이다. (a)는 지역에 따라 결정 계수에 차이가 있으며, GWR모형의 설명력 수준이 지역에 따라 차이가 있는 것을 볼 수 있다. 강원도 영동지역, 전라남도, 그리고 경상남도 지역에 가까울수록 모형의 결정계수가 증가하는 경향을 알 수 있다. (b)부터 (f)는 변수별로 지역에 따라 회귀계수에 차이가 있는 것을 제시하고 있다. 특히 십만 명당 의사 수(B)와 주관적 건강수준(e) 변수의 회귀계수가 지역에 따라 음과 양의 값을 보였다.
IV.고찰
본 연구는 229개 시∙군∙구 지역을 대상으로 하여 첫째, 지역별로 주민들에 의해 발생한 입원 진료비 중에서 관외입원진료비가 차지하는 비율에 차이가 있는지를 분석하였고 둘째, 지역의 의료자원의 규모 및 인구∙사회∙경제적 특성 변수와 관외 입원진료비 비율 간의 관계를 분석하였다.
관외입원진료비 비율을 분석결과, 타 지역 의료 기관에서 발생한 입원 진료비의 비율이 높은 지역은 강원도 양양군(100%), 충청남도 연기군(99.97%), 경기도 과천시(99.85%)순 이었으며, 비율이 낮은 지역은 경상남도 진주시(26.15%), 강원도 원주시(26.48%), 강원도 춘천시(26.71%)의 순이었다. OLS 회귀모형을 이용하여 의료 공급 자원 측면(병상 수, 의사 수), 경제적 측면(보험료), 건강 측면(주관 적 건강수준, 암 유병률)이 관외입원진료비 비율과 가지는 관계를 분석한 결과 십만 명당 병상 수와 암 유병률이 통계적으로 유의한 관계가 있는 것으로 분석되었다.
A[4]의 한방병원 입원 환자를 대상으로 한 연구는 본 연구의 분석결과와 유사한 결과를 제시하였으며, 지역에 위치하는 인구 10만 명당 한방병원 병상 수, 한의사 수, 그리고 지역 주민의 고혈압 유병률 요인이 타 지역 의료 이용과 통계적으로 유의한 관계가 있는 것을 확인하였다. Basu & Mobley[12]은 지역보건의료 자원과 농촌 거주 노인 환자들을 대상으로 하여 의료서비스 이용을 위한 이동 패턴과의 관계를 평가하였다. 분석결과 지역에서의 의료 공급 자원이 많을수록 환자 유출이 감소하였고, 소득이 높을수록 장거리 이동을 하는 것으로 나타났다. Nam et al.[11] 연구에서는 수술 환자의 의료 이용이 수도권 중심으로 집중화되는 현상을 밝혀내며 신생물질환(C00-D48)이 타 지역 진료 여부에 높이 기인한다는 연구 결과는 이번 연구에서 암 유병율이 높은 지역일수록 타 지역 의료 기관을 이용한다는 주장을 뒷받침 해주고 있 다.
이번 연구에서의 시사점은 기존 OLS 회귀모형과는 달리 공간적 이질성을 가정하고 차이를 검증 할 수 있는 GWR 모형을 적용하였다는데 있다. GWR 적용 결과 십만 명당 의사 수와 주관적 건강수준 요인은 관외입원진료비 비율 변수와 지역에 따라 관계의 방향에 차이가 있었으며, 지역에 따라 음(-) 또는 양(+)의 값을 보였다. 이는 기존 다변량 회귀모형을 적용할 시에 파악할 수 있는 관계 특성과 차이가 있다.
이번 연구에서는 타 지역 의료 기관을 이용하는 데 있어 지역별 의료 자원이 어떠한 영향을 미치는가를 파악한 연구로서 관외입원의료비 비율과 의료 자원 간에 변이가 존재하는 것으로 파악 하였다. 또한 본 연구의 결과는 전수조사자료에 근거 한 것으로 보다 안정적인 결과라고 볼 수 있으며 선행 연구들과의 유사한 결과를 보여줌으로써 연구의 결과를 뒷받침 하고 있다.
연구의 제한점은 다음과 같다. 첫째, 연구에서는 일부 변수만을 모형에 포함하여 분석하였다. 모형 개발 과정에서 일부 변수의 경우 다중공선정의 문제로 인해 분석에 포함하지 않았다. 지역 단위의 자료의 종류가 확보된다면 분석 모형의 타당성은 증가할 것이다. 둘째, 연구는 2011년 일개연도 자료만을 대상으로 분석을 수행하였다. 다년간의 자료를 분석하고 비교함으로서 시간에 따른 효과를 분석 가능할 것이다. 셋째, 연구의 분석 단위는 시∙ 군∙구이며 개별 시에 포함된 여러 동들 간의 특성 차이는 없고 동일한 것으로 가정하였다. 그러나 동일 시∙군∙구에 포함된 읍∙면∙동이라도 공간에 따라 차이가 있을 가능성이 있으며, 자료가 확보 가능하다면 분석의 단위를 읍∙면∙동까지 확대한 세부적인 분석이 필요로 할 것이다. 넷째, OLS 분석모형에서는 회귀계수상 유의미한 값을 볼 수 있는 유의 수준이 제시되지만 GWR 분석에서는 유의 수준이 제시되지 않는 제한점이 있다.
V.결론
본 연구에서는 지역 의료 공급 자원과 관외입원 진료비 비율 간의 관계를 분석한 결과 OLS회귀 분석에서의 경우 지역 의료 공급 변수인 병상 수 가 부족하거나 암 유병률이 높을수록 타 지역 의료기관을 이용하여 입원을 하는 것으로 추정 할 수 있었다. OLS 회귀 분석 후 지역적 차이를 보기 위한 GWR 분석에서는 지역에 따라 회귀계수의 값이 변수에 따라 음과 양의 값을 보이는 경우도 있었으며 이는 지역마다 연구변수와 종속변수간의 관계가 OLS 회귀분석처럼 하나의 회귀계수 값을 보이지 않고 지역마다 일률적이지 않음을 보여주는 결과이다.
예측한 모형을 토대로 타 지역 의료 이용을 방지하기 위한 방안으로는, 인구 구조의 노령화, 환경요인 등으로 인한 중증질환 증가로 변화되는 의료 수요 요인을 예측하여 부족한 의료 공급 자원을 추가적으로 지원하고 지역마다 그에 상응하는 요소가 다르기 때문에 지역별 맞춤 의료 서비스를 제공해야 한다. 지역 내 환자를 유인하는 것만으로도 환자로부터 발생되는 수익을 극대화 할 수 있으며 타 의료기관으로의 이탈을 방지하여 지역 내 의료기관 이미지 개선 및 환자의 신뢰를 얻을 수 있다고 사료된다.
이번 연구가 가지는 의의는 타 지역 의료기관을 이용하는데 있어서의 관계를 파악하기 위한 변수들을 선정 후 OLS 회귀분석만을 이용한 기존 연구와는 달리, 이번 연구에서는 공간분석방법인 GWR 분석을 수행하였다는 점에서 의의를 가진다.
